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怎么在python中使用 zip函数?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
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定义:zip([iterable, ...])
zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符,可以将list unzip(解压),看下面的例子就明白了:
示例1
x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z)
print xyz运行的结果是:
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
示例2,在两个list长度不相等时的情况:
x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] xy = zip(x, y)
print xy运行的结果是:
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
示例3
>>> name=('jack','beginman','sony','pcky') >>> age=(2001,2003,2005,2000) >>> for a,n in zip(name,age): print a,n
输出:
jack 2001 beginman 2003 sony 2005 pcky 2000
示例4,只有一个list的情况:
x = [1, 2, 3] x = zip(x)
print x运行的结果是:
[(1,), (2,), (3,)]
示例5:
搭配for循环,支持并行迭代操作方法 zip()方法用在for循环中,就会支持并行迭代:
l1 = [2,3,4] l2 = [4,5,6] for (x,y) in zip(l1,l2): print x,y,'--',x*y 2 4 -- 8 3 5 -- 15 4 6 -- 24
其实它的工作原理就是使用了zip()的结果,在for循环里解包zip结果中的元组,用元组赋值运算。就好像(x,y)=(2,6),赋值、序列解包操作。在对文件的操作中我们也会用到遍历,例如Python遍历文件夹目录与文件操作,就是很方便实用的。
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示例6:二维矩阵变换(矩阵的行列互换)
比如我们有一个由列表描述的二维矩阵 ,a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],通过python列表推导的方法,我们也能轻易完成这个任务
print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数:
>>> a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> zip(*a) [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] >>> map(list,zip(*a))
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
这种方法速度更快但也更难以理解,将list看成tuple解压,恰好得到我们“行列互换”的效果,再通过对每个元素应用list()函数,将tuple转换为list
示例7:以指定概率获取元素
>>> import random >>> def random_pick(seq,probabilities): x = random.uniform(0, 1) cumulative_probability = 0.0 for item, item_probability in zip(seq, probabilities): cumulative_probability += item_probability if x < cumulative_probability: break return item >>> for i in range(15): random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6]) 'c' 'b' 'c' 'c' 'a' 'b' 'c' 'c' 'c' 'a' 'b' 'b' 'c' 'a' 'c'
这个函数有个限制,指定概率的列表必须和元素一一对应,而且和为1,否则这个函数可能不能像预想的那样工作。稍微解释下,先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x,利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple,然后将每个元素的概率进行叠加,直到和大于x终止循环
这样,”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率,同理”b”为0.1-0.4,”c”为0.4-1.0,假设x是在0-1之间平均取值的,显然我们的目的已经达到
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